Linearidade para Validação de Metodologia Analítica

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Manual da ferramenta Action sobre Linearidade

Para mais detalhes sobre o conteúdo estatístico Linearidade

Exemplo:

A seguir, apresentamos os dados coletados para Linearidade. Para isto, utilizamos os dados coletados a seguir.

conc resp ponto
31800 88269 1
31680 86954 1
31600 88492 1
36080 99580 2
36600 101235 2
36150 100228 2
39641 108238 3
40108 109725 3
40190 110970 3
43564 118102 4
43800 119044 4
43776 118292 4
47680 129714 5
47800 129481 5
47341 130213 5

 

clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo

Para realizarmos a Linearidade, vamos realizar os seguintes passos:

1. Primeiramente vamos acessar o menu como descrito a seguir:

Action Stat $ \blacktriangleright $ Validação Analítica $ \blacktriangleright $ Linearidade $ \blacktriangleright $ Análise.

 

 

2. Aparecerá uma janela como a seguir;

 

3. No campo Dados de entrada selecionamos as colunas que contém os dados. Após selecionarmos o conjunto de dados clicaremos no botão Ler;

 

4. Em Resposta , selecionamos a coluna resp e em Ponto , selecionamos a coluna ponto;

 

5. Em Teste de Normalidade , selecionamos o teste de Shapiro-Wilk;

 

6. Em Modelo de Regressão, como queremos o modelo linear, selecionamos Linear;

 

7. Em Homocedasticidade , selecionamos o teste de Breush Pagan;

 

8. Em Tipo de Relatório , selecionamos ANVISA;

 

9. Em Mostrar Resultados, caso desejarmos que o resultado seja exibido na mesma planilha do conjunto de dados, vamos clicar em (Célula Atual), senão poderemos imprimir os resultados em nova planilha , nesse caso clicaremos em (Nova Planilha).

OBS: Ao escolher a opção Célula Atual, os resultados serão impressos a partir da célula em que se encontra o cursor na janela do Excel. Neste caso, o usuário deve posicionar previamente (antes do passo 1) o cursor em uma posição apropriada.

10. Finalmente, vamos clicar em Ok para concluirmos a análise e obtermos os resultados.

 

Resultados e Interpretação

Após efetuada a análise, serão exibidos os seguintes resultados:

 Tabela ANOVA do método dos mínimos quadrados ordinários e a tabela da análise exploratória dos resíduos. O p-valor na tabela ANOVA quando menor que o nível de significância especificado (usualmente 5%) indica que existe diferença significativa entre os níveis de concentração.

 

 Tabela dos coeficientes mostra as estimativas e os respectivos desvios padrão dos parâmetros do modelo, assim como a estatística t e o p-valor.

 

  Quanto mais próximo de 1 o valor de R2 na tabela de Medida Descritiva da Qualidade do Ajuste, melhor o ajuste do modelo.

 

 A tabela indicada mostra os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança de 95% dos parâmetros estimados.

 

  A tabela Impacto do Coeficiente Linear (Intercepto) exibe o impacto em porcentagem do parâmetro intercepto para cada observação da amostra.

 

  O gráfico indicado exibe o modelo de mínimos quadrados ordinários ajustado junto com as observações, as linhas vermelhas representam os limites inferiores e superiores do intervalo de confiança do modelo.

 

 A tabela de critérios apresenta os valores que serão usados como critério de pontos influentes e outliers no diagnóstico dos resíduos.

 

  A tabela mostra o teste de normalidade de Anderson-Darling aplicado nos resíduos. A hipótese nula de normalidade não é rejeitada ao nível de significância 5%.

 

No gráfico 1 um gráfico de Resíduos Padronizados versus valores ajustados.

No gráfico 2 um gráfico de Resíduos versus Quantis da Normal .

No gráfico 3 um gráfico de Resíduos versus valores ajustados.

No gráfico 4 um gráfico de Resíduos na ordem da coleta.

 

 A tabela do Teste de Homocedasticidade de Cochran indica pelo p-valor calculado que a hipótese nula de homocedásticidade dos resíduos não é rejeitada ao nível de significância de 5%.

 

  A tabela indicada apresenta os valores dos resíduos, resíduos studentizados e resíduos padronizados para cada observação.

 

  Gráfico dos Resíduos Padronizados versus o Valores Ajustados.

 

  Gráfico dos Resíduos Studentizados versus os Valores Ajustados.

 

Gráfico dos Resíduos  versus os Valores Ajustados.

 

  Gráfico 1 Box-plot do leverage. 

  Gráfico 2 Leverage para cada observação.

 

  Gráfico DFFITS por observação.  

 

  Gráfico D-COOK por observação.

 

  Tabela de Pontos Influentes segundo critério DFFITS e DCOOK.

 

  Gráfico DFBETAS por observação.

 

  Tabela de pontos influentes segundo critério DFBETA.

 

  A tabela do teste de independência Durbin-Watson dos resíduos, pelo p-valor calculado indica que a hipótese de independência dos resíduos não é rejeitada.

 

   Gráfico dos Resíduos versus a Ordem de Coleta.

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